Современные методы анализа данных в экономике
Введение
Стремительное развитие и распространение цифровых технологий в последние годы значительно меняют облик ключевых отраслей экономики и приводят к изменениям в подходах к управлению бизнесом. Все больше организаций стремятся перенести бизнес-процессы в цифровую среду, тем самым существенно снижая транзакционные издержки и значительно увеличивая объемы экономической деятельности. В интернет-пространстве формируется гигантский, фактически безбарьерный, рынок с по-настоящему глобальной конкуренцией и очень высокой динамикой всех своих элементов (компании, продукты и услуги, потребители). В таких условиях важным фактором конкурентного преимущества становится способность обработки и анализа больших объемов данных.
Сегодня рыночная стоимость многих компаний во многом определяется «цифровыми активами» (размеры и лояльность интернет-аудитории, узнаваемость и репутация бренда в киберпространстве и т.п.). Их значимость иллюстрирует тот факт, что в последние годы именно цифровые гиган
Содержание
Введение. 3
1. Изменения в области анализа данных в условиях цифровой трансформации экономики 5
2. Сущность и способы применения методов Big Data и Data Mining в бизнесе 11
3. Методы машинного обучения в процессе оптимизации управленческих процессов компании. 7
Заключение. 12
Список использованных источников. 13
Список литературы не найден
Согласно ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021 «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь», большие данные — это большие массивы данных, отличающиеся главным образом такими характеристиками, как объем, разнообразие, скорость обработки и/или вариативность, которые требуют использования технологии масштабирования для эффективного хранения, обработки, управления и анализа.
Большие данные обладают рядом характеристик, которые позволяют выделить подобный тип данных в отдельную группу. Среди них:
Volume (объем данных, который чаще всего исчисляется в петабайтах и эксабайтах).
Variety (многообразие типов данных, подразумевающий, что данные могут быть структурированными, неструктурированными или структурированными частично).
Veracity (достоверность полученных данных и результатов их анализа)
Value (ценность, которую приносит компании накопленный объем данных)
Velocity (высокоскоростная обработка, позволяющая получать результаты в реальном врем